Как настроить выполнение задач в очереди с помощью Celery, чтобы они не сбрасывались?

Как настроить Celery для того, чтобы задачи не отменялись, если превышен лимит сервера FastAPI, а вместо этого ждали своей очереди и возвращались к выполнению, когда сервер освободится?
  • 7 августа 2024 г. 20:13
Ответы на вопрос 2

Для того чтобы задачи в Celery не сбрасывались, можно использовать параметр `acks_late` в определении задачи. Установите `acks_late=True`, чтобы задача не подтверждалась как выполненная до тех пор, пока не будет успешно выполнена, даже если воркер упадет в процессе выполнения. Это позволит задаче вернуться в очередь и быть выполненной другим воркером.

Пример:

```python
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task(acks_late=True)
def long_running_task():
    # Ваш код задачи здесь
```

Для того чтобы настроить Celery так, чтобы задачи не отменялись в случае превышения лимита сервера FastAPI, можно включить параметр `max_retries` и установить его значение на -1, что означает бесконечное количество попыток выполнения задачи.

Пример:

```python
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task(max_retries=-1)
def long_running_task():
    # Ваш код задачи здесь
```

Таким образом, при превышении лимита сервера FastAPI, задачи будут оставаться в очереди и будут повторно выполняться, пока не будут успешно выполнены.
Я не думаю, что задачи отменяются из-за проблем в Celery. Я думаю, не установлено ограничение на количество выполняющихся задач одновременно, из-за чего происходит переполнение памяти, из-за чего сами процессы просто падают. Попробуйте уменьшить количество воркеров в настройках запуска Celery
Похожие вопросы